Características de Dataloop

Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural

Ofrece servicios de generación de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios

Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura

Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Basado en 33 reseñas de Dataloop. Puede integrarse bien con otro software.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más. Esta función fue mencionada en 53 reseñas de Dataloop.

Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más. Esta función fue mencionada en 53 reseñas de Dataloop.

Basado en 54 reseñas de Dataloop. Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia.

Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas. Los revisores de 52 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.). Esta función fue mencionada en 52 reseñas de Dataloop.

Según lo informado en 48 reseñas de Dataloop. Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos.

Basado en 51 reseñas de Dataloop. Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen.

Basado en 52 reseñas de Dataloop. Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes.

Basado en 50 reseñas de Dataloop. Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo

Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.) Esta función fue mencionada en 51 reseñas de Dataloop.

Basado en 43 reseñas de Dataloop. Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres).

Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento. Esta función fue mencionada en 42 reseñas de Dataloop.

Según lo informado en 45 reseñas de Dataloop. Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen.

Permite al usuario transcribir audio. Los revisores de 40 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado. Esta función fue mencionada en 39 reseñas de Dataloop.

Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción

Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite

Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.

Basado en 34 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de reconocer y detectar emociones.

Basado en 36 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones.

Proporciona la capacidad de reconocer textos. Esta función fue mencionada en 35 reseñas de Dataloop.

Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Dadas las imágenes de una escena, o un vídeo, la reconstrucción de escenas calcula un modelo 3D de una escena. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Permite a los usuarios detectar logotipos en imágenes. Esta función fue mencionada en 33 reseñas de Dataloop.

Basado en 33 reseñas de Dataloop. Detecta material inapropiado en imágenes.

Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video. Los revisores de 33 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Permite a los usuarios analizar los atributos de la cara, como si la cara está sonriendo o si los ojos están abiertos. Los revisores de 33 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Ofrezca a los usuarios la posibilidad de comparar diferentes caras entre sí. Los revisores de 32 de Dataloop han proporcionado comentarios sobre esta función.

Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo. Esta función fue mencionada en 34 reseñas de Dataloop.

Basado en 33 reseñas de Dataloop. Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes.

Según lo informado en 32 reseñas de Dataloop. Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.

Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.

Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.

Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.

Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.

Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.

Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.

Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.

Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.

Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.

Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.

Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.

Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.

Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.

Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.

Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.